설명 가능한 의료 AI

박상민

서울대학교의과대학교수다.서울대의과학과건강시스템데이터사이언스연구실의책임교수이며,설명가능한AI의료기기를개발하는스타트업인자이메드(XAIMED)의창업자다.서울대학교의과대학을졸업했으며하버드대학교보건대학원에서박사후과정을거쳤다.대통령직속4차산업혁명위원회위원및한국보건의료연구원연구기획단장,서울대학교병원건강증진센터장을역임했으며,현재서울대학교병원공공의료빅데이터융합연구사업단단장을맡고있다.정확도와설명가능성을함께고려해최적의의료AI모델을개발하고기회진단AI를통해새로운디지털바이오마커를연구한다.대한의학회분쉬의학상젊은의학자상,서울시의사회유한의학상,대한민국의학한림원화이자의학상,범석학술재단범석상등을수상했으며데이터사이언스및인공지능영역에서330여편이상의논문을국제학술지에게재했다.

AI의세대변화와좋은의료AI의조건

01블랙박스모델과화이트박스모델
02블랙박스를여는설명가능한AI기술
03의료영상AI를여는설명가능한AI기술
04의료AI인허가규제와설명가능한의료AI
05우연을혁신으로,기회진단AI
06파운데이션모델과다중모달리티의료AI
07생성의료AI,헬스케어챗봇과신약개발AI
08반사실적생성AI,설명가능한AI로가는새길
09인간중심의료AI
10소통을넘어새로운이해로

의료AI,신뢰할수있는기술로거듭나다
의료인공지능(AI)이급속도로발전하면서의료현장에서AI활용이점점더중요해지고있다.그러나AI가높은정확도를자랑한다고해서반드시신뢰받고사용되는것은아니다.의료진과환자가AI의판단을이해하고신뢰할수있으려면설명가능한AI가필요하다.
이책은의료AI의발전과정을AI1.0(확률적모델과전문가시스템),AI2.0(딥러닝과정확도향상),AI3.0(파운데이션모델과생성AI)으로나누어설명한다.특히,최근등장한파운데이션모델과생성AI가어떻게의료분야에서활용되고있는지를다양한사례를통해분석한다.
그러나높은정확도만으로는좋은의료AI가될수없다.의료AI가실제임상에서활용되기위해서는정확성,임상적유용성,그리고설명가능성이모두갖춰져야한다.이책은AI가의료진과환자에게신뢰받기위해갖추어야할조건을설명하며,AI의‘블랙박스문제’를해결할수있는설명가능한AI기술을심층적으로다룬다.